Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 390)
Thesis details
   Login via CAS
Comparing two main community detection algorithms and their applications on human brains
Thesis title in Czech: Porovnání dvou hlavních algoritmů na detekci komunit a jejich použití na lidském mozku
Thesis title in English: Comparing two main community detection algorithms and their applications on human brains
Key words: komunita|komplexní síť|detekce komunit|algoritmus|lidský mozek
English key words: community|complex network|community detection|algorithm|human brain
Academic year of topic announcement: 2021/2022
Thesis type: Bachelor's thesis
Thesis language: angličtina
Department: Computer Science Institute of Charles University (32-IUUK)
Supervisor: Mgr. Aneta Pokorná
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 28.03.2022
Date of assignment: 28.03.2022
Confirmed by Study dept. on: 05.04.2022
Date and time of defence: 23.06.2022 09:00
Date of electronic submission:12.05.2022
Date of submission of printed version:12.05.2022
Date of proceeded defence: 23.06.2022
Opponents: Karolína Korvasová, M.Sc., Dr. rer. nat.
 
 
 
Advisors: Ing. Mgr. Jaroslav Hlinka, Ph.D.
doc. Ing. et Ing. David Hartman, Ph.D. et Ph.D.
Guidelines
Důležitou součástí analýzy komplexních sítí je detekce komunit, neboli nalezení přirozeného dělení sítě na části, které jsou vnitřně propojené hustěji, než vůči zbytku sítě. Tímto problémem se zabývá celá řada algoritmů. Cílem práce je porovnání výsledků dvou významných algoritmů na detekování komunit, tzv. přeznačkovacího a víceúrovňového. Z teoretického hlediska jde o nalezení příkladů podtrhujících podobnosti a odlišnosti těchto dvou algoritmů a také o rešerši nových variant těchto algoritmů. Praktickým cílem práce je prozkoumat pomocí těchto algoritmů změnu struktury komunit v mozcích pacientů s roztroušenou sklerózou před a po prodělání léčby.
References
M. E. J. Newman. The structure and function of complex networks. SIAM Review, 45(2):167-256, 2003.
Blondel, V., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R.. Lefebvre, E. (2008). Fast Unfolding of Communities in Large Networks. Journal of Statistical Mechanics Theory and Experiment. 2008. 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008.
Raghavan, N., Albert, R., Kumara, S.. (2007). Near Linear Time Algorithm to Detect Community Structures in Large-Scale Networks. Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics. 76. 036106. 10.1103/PhysRevE.76.036106.
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html